Web@cidadania: uma plataforma para desenvolvimento de aplicativos sociais a partir de dados governamentais abertos

A proposta central deste projeto de extensão é promover, discutir e facilitar o desenvolvimento de aplicativos sociais a partir de DGAs como forma de fortalecer ações de Webcidadania no Brasil. Para tal, será disponibilizada uma plataforma online denominada 'Web@Cidadania' com um conjunto de ferramentas de análise de dados e uma interface intuitiva que permite a livre manipulação dos dados, possibilitando gerar visualizações conforme os interesses específicos de cada cidadão, bem como compartilhar tais visualizações nas redes sociais.
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Agrupamento Hierárquico de Textos para Aprendizado não Supervisionado de Websensors

Neste projeto de pesquisa são investigados métodos não supervisionados de aprendizado de máquina, em particular, agrupamento hierárquico de textos para apoiar a construção automática de websensors. A ideia básica é utilizar uma amostra de documentos textuais do domínio do problema e, em conjunto com algoritmos de agrupamento hierárquico para extração de padrões dos textos, apoiar a tarefa de aprendizado não supervisionado de websensors.
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Aprendizado não Supervisionado de Websensors aplicado em Desafios de Big Data para Agronegócios

Motivada pela diversidade de aplicações que podem ser derivadas por meio de algoritmos para extração de conhecimento da web, uma nova direção de pesquisa denominada Websensors tem como objetivo converter padrões extraídos de várias fontes da web em um conjunto de sinais, representado por meio de séries temporais, que permitem observar, estudar e monitorar o comportamento de um fenômeno de interesse.
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Mineração de Dados para Predição de Evasão em Ambientes de Ensino a Distância

Estratégias de combate à evasão no ensino superior têm recebido grande atenção nos últimos anos. As estratégias tradicionais são baseadas na revisão dos projetos pedagógicos dos cursos, além da implantação de políticas de assistência estudantil, como apoio financeiro e psicológico aos alunos. O uso destas estratégias tradicionais é mais desafiador quando o principal meio de interação com os alunos é pelo ambiente computacional EAD. No entanto, esses ambientes armazenam um rico conjunto de dados que refletem o comportamento dos alunos, desde o registro de acesso e tempo utilizado nos recursos didáticos, atividades de avaliação, até a interação do aluno em fóruns de discussão. Métodos para Mineração de Dados são promissores para extrair conhecimento útil desses dados e, assim, apoiar processos de tomada de decisão.
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Aceleração de Algoritmos de Aprendizado de Máquina por meio de GPU

A partir de um programa de colaboração acadêmica da NVIDIA, pesquisadores do LivES receberam GPUs com o objetivo de acelerar algoritmos de aprendizado de máquina. Em especial, são pesquisados técnicas de programação paralela para agrupamento e classificação de dados textuais.
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Aprendizado de Máquina para WebSensors: Algoritmos e Aplicações

Neste projeto de pesquisa são investigados métodos de aprendizado de máquina para apoiar a construção automática de websensors. A ideia básica é utilizar uma amostra de documentos textuais do domínio do problema e, em conjunto com algoritmos de aprendizado de máquina semi/não supervisionados, extrair padrões dos textos e assim apoiar a construção de websensors.
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SEE Kids: Um App de Aprendizagem para Deficientes Visuais

CONTATO | vitor.lima@ufms.br
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